解讀電商O2O的搜索系統(tǒng)

之前的文章探討過用戶端背后系統(tǒng)的邏輯和結(jié)構(gòu)情況，后續(xù)我會(huì)考慮逐步解構(gòu)每個(gè)相關(guān)系統(tǒng)的情況。今天跟大家聊一聊搜索系統(tǒng)，搜索系統(tǒng)在所有電商系統(tǒng)里面復(fù)雜度和難度是可以排的上前列的。關(guān)于算法方面介紹的文章很多，這里不做贅述，只解構(gòu)下搜索系統(tǒng)的基本邏輯和實(shí)現(xiàn)。對于產(chǎn)品來說未免溝通時(shí)“露怯”，了解搜索系統(tǒng)的基本知識(shí)和結(jié)構(gòu)是有必要的。

搜索系統(tǒng)的“基本介紹”

搜索系統(tǒng)，顧名思義提供大數(shù)據(jù)查找篩選的系統(tǒng)功能。在電商和O2O領(lǐng)域作為一個(gè)主要的流量入口起到了至關(guān)重要的作用。

“基本介紹”：指標(biāo)

對于搜索來說，主要的指標(biāo)為準(zhǔn)確率和召回率。我們以下圖為例解釋下什么叫做準(zhǔn)確率和召回率。

圖中整體的部分為所有商品數(shù)據(jù)的全集，其中包括不相關(guān)和相關(guān)的內(nèi)容。

準(zhǔn)確率：搜索結(jié)果中相關(guān)內(nèi)容的比例，即圖中A的部分

召回率：搜索結(jié)果占整體內(nèi)容的比例，即A+B

由此我們可以看出，最好的結(jié)果是A足夠大且B足夠小，但實(shí)際實(shí)現(xiàn)中會(huì)發(fā)現(xiàn)兩個(gè)指標(biāo)是相反的(召回率越高準(zhǔn)確率會(huì)越低)。需要通過規(guī)則來平衡這塊部分。

“基本介紹”：基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)

搜索系統(tǒng)主要的組成部分有幾塊：

1. 切詞邏輯
2. 詞庫
3. 基礎(chǔ)信息
4. 加權(quán)規(guī)則
5. 排序展示邏輯
6. 整體流程如下

名詞解釋：

• query：是查詢的意思，這里指用戶在搜索框輸入的內(nèi)容。
• 切詞：又叫分詞，是根據(jù)詞庫/詞典將一段文本進(jìn)行切分以便機(jī)器識(shí)別的過程。
• 詞庫：指用于切詞的詞庫。
• 加權(quán)：將檢索結(jié)果集按照一定的維度、規(guī)則進(jìn)行打分就叫做加權(quán)。
• 索引：商品信息存儲(chǔ)時(shí)需要建立索引，索引作為每個(gè)商品的標(biāo)識(shí)方便在大數(shù)據(jù)量的情況下快速查找篩選。

“基本介紹”：應(yīng)用場景

搜索的應(yīng)用一般有兩種：全文檢索和suggest。其中suggest的規(guī)則比全文檢索要簡單一些。服務(wù)上由于suggest一般支持模糊查詢的情況，所以要考慮服務(wù)上是否要獨(dú)立還是公用一套。

搜索系統(tǒng)的“工作履歷”:流程解構(gòu)

切詞/詞庫

切詞，又叫分詞。用于將用戶輸入的無結(jié)構(gòu)化字符變成機(jī)器可識(shí)別的詞組。市面上有很多成熟的切詞組件。切詞邏輯有很多種，根據(jù)字符、概率等，電商和O2O一般使用字符串切詞的方式處理。關(guān)于切詞的方法最基礎(chǔ)的有大正相匹配、大逆向匹配、雙向匹配等，具體的內(nèi)容可以百度查詢。切詞工具根據(jù)詞庫中的詞典進(jìn)行切分，一般開源的切詞工具都有默認(rèn)的詞庫和自定義詞庫兩種情況。用戶可通過添加自定義詞庫來完善補(bǔ)充。

這里面需要強(qiáng)調(diào)的是切詞時(shí)候的過濾，尤其生鮮類非標(biāo)品情況下特別需要注意。

單字詞、助詞之類的是否要過濾掉。如米、面、油等

別名情況的處理，尤其是生鮮類。比如在北京叫油菜，在上海叫上海青，在重慶叫漂兒白

檢索結(jié)果集

根據(jù)切出的詞語進(jìn)行匹配，匹配到的商品信息集合為檢索結(jié)果集。結(jié)果集需要做檢索、過濾、標(biāo)記三個(gè)步驟。

檢索

檢索項(xiàng)包括但不限于：

• 商品名稱
• 商品標(biāo)題、副標(biāo)題
• 商品描述
• 商品參數(shù)、規(guī)格
• 商品品牌(生鮮副食品類尤為重要，比如五得利面粉、鵬程五花肉)
• 商品品類(一級(jí)類、二級(jí)類)
• 別名關(guān)聯(lián)商品
• 促銷類型

成熟的電商系統(tǒng)不僅僅實(shí)現(xiàn)用戶的基本商品檢索，還會(huì)根據(jù)query進(jìn)行意圖分析來進(jìn)行query轉(zhuǎn)換。以生鮮電商舉例，當(dāng)用戶搜索“豬肉”時(shí)，用戶希望獲得的不是含有豬肉詞語的商品，而是豬肉的各個(gè)部位、豬肉級(jí)別等。這時(shí)應(yīng)該轉(zhuǎn)化為后臀尖、前臀尖、里脊，一級(jí)白條等詞語進(jìn)行檢索，而不是匹配豬肉。意圖分析主要有兩個(gè)方面

行為模式分析

用戶畫像分類

過濾

獲取的結(jié)果集需要經(jīng)過去重、過濾的處理。此部分行為可以在加權(quán)打分后進(jìn)行處理，也可以安排在初選結(jié)果后處理。

同一個(gè)商品被多個(gè)詞語命中需要去重

現(xiàn)實(shí)中的電商搜索可能會(huì)根據(jù)不同的場景構(gòu)建所謂的“小搜索”，如按照類目、按照品類、按照定制化場景等。所以針對不同的搜索場景可能會(huì)有單獨(dú)的過濾去重條件，也可以在構(gòu)建數(shù)據(jù)的時(shí)候使用不同的庫進(jìn)行處理。

O2O場景需要按照一定區(qū)域概念(城市、商圈等)進(jìn)行過濾

售罄商品需要過濾

下線商品需要過濾

標(biāo)記

在檢索完成后需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，以便后續(xù)做加權(quán)時(shí)使用。此步也可以在做加權(quán)處理的時(shí)候同步進(jìn)行。

加權(quán)

加權(quán)的目的是為了根據(jù)模型確定結(jié)果集各個(gè)商品的排序優(yōu)先級(jí)。加權(quán)的維度有很多，根據(jù)不同的場景考慮也會(huì)有所區(qū)別。

加權(quán)因子主要分為幾個(gè)維度：

相關(guān)度

商業(yè)化因素

個(gè)性化因素

人為因素

數(shù)據(jù)模型統(tǒng)計(jì)

相關(guān)度

這里指的是分詞的相關(guān)度。包括文本匹配、詞間距、是否是中心詞、品牌詞等。中心詞的概念是是否命中了核心的詞語，中心詞和品牌詞也需要有對應(yīng)的詞庫進(jìn)行維護(hù)更新。詞間距是計(jì)算相關(guān)性的一個(gè)維度，比如一段文本中包含清華、大學(xué)，“清華大學(xué)xxxxxxx”和“清華xxxxxxx大學(xué)”相比肯定是前者相關(guān)性更高一些。

這里面有幾點(diǎn)需要注意：

query被完整匹配和部分匹配的權(quán)重是不同的

單詞命中和多詞命中同一商品也需要考慮權(quán)重情況

商業(yè)化因素

考慮業(yè)務(wù)場景下需要關(guān)注的因素稱之為商業(yè)化因素。

商品庫存

是否新品(考慮新品的特殊性，也可以將此權(quán)重獨(dú)立打分)

商品銷量

是否促銷商品

銷售額

商品分類

商品品牌

CTR(廣告類的商品要考量)

所屬平臺(tái)(POP、自營)

區(qū)域(020屬性)

終端情況(手機(jī)、PC)

個(gè)性化因素

按照個(gè)人使用的情況進(jìn)行個(gè)性化排序，做到所謂的“千人千面”。包括下單數(shù)據(jù)分析等。這部分同意圖分析的情況類似。

人為因素

在日常運(yùn)營過程中，有很多需要做強(qiáng)制人為干預(yù)的事情(如人工置頂)。所以在加權(quán)的時(shí)候需要考慮此類行為。

數(shù)據(jù)模型統(tǒng)計(jì)

可以根據(jù)用戶的一些行為數(shù)據(jù)或者埋點(diǎn)數(shù)據(jù)分析，提供綜合排名靠前的商品或者分類做單獨(dú)加權(quán)權(quán)重。包括：

用戶點(diǎn)擊

用戶收藏

購買數(shù)

排序處理

根據(jù)加權(quán)的情況和一些特殊的處理，需要對最終輸出的結(jié)果做排序調(diào)整。

這里提供兩種方法供大家參考

可以按照加權(quán)打分的分值之和做排序。這樣做比較直接，但在后續(xù)調(diào)整的過程中驗(yàn)證規(guī)則時(shí)容易混淆不清晰。

將不同的權(quán)重維度單獨(dú)計(jì)算，生成一個(gè)長位數(shù)的標(biāo)識(shí)符，每個(gè)權(quán)重在標(biāo)識(shí)符上有自己的位置。按照優(yōu)先級(jí)的順序從左到右依次排列。考慮到機(jī)器計(jì)算的易用性上，可以在加權(quán)時(shí)使用十進(jìn)制，然后統(tǒng)計(jì)時(shí)轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制即可。類似下圖這樣，位數(shù)和排序可以根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景制定。

最后要說下，在算法中要考慮相同因子下的打散，比如同一個(gè)商家店鋪下的商品排序需要按照一定比例分布在不同地方，避免一次性展示過多同類商品。

如果系統(tǒng)能力富足，也可以增加單獨(dú)的反作弊模塊來處理一些惡意刷單刷榜的情況。

搜索與“大家”的關(guān)聯(lián)

搜索系統(tǒng)主要為用戶端提供搜索結(jié)果的輸出，輸入方面來自于相關(guān)的下游系統(tǒng)。

當(dāng)搜索場景進(jìn)一步細(xì)分時(shí)，要考慮更多數(shù)據(jù)的對接和分類。

在設(shè)計(jì)時(shí)有幾個(gè)需要注意的地方：

搜索數(shù)據(jù)比較龐大，直接使用API調(diào)用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對于系統(tǒng)壓力過大，一般可采取搜索自建索引庫，定時(shí)(比如15分鐘)從相關(guān)系統(tǒng)拉取數(shù)據(jù)的方式。

基于不同的場景可以提供單獨(dú)的索引庫來實(shí)現(xiàn)，避免邏輯耦合不好分離做個(gè)性化。

用戶端在調(diào)用suggest時(shí)考慮到服務(wù)壓力，建議延遲幾秒請求數(shù)據(jù)。

分詞詞庫的維護(hù)也依賴于定期從相關(guān)系統(tǒng)中獲取補(bǔ)充。

結(jié)語

搜索系統(tǒng)的核心是算法，從產(chǎn)品層面來說更多是關(guān)注業(yè)務(wù)邏輯規(guī)則以及上下游的依賴情況。本文對搜索的一些通用情況做了簡單介紹，更深入的內(nèi)容還需要大家在日常過程中進(jìn)一步的深挖。

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